//请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 
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// 实现 LRUCache 类： 
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// LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 
//key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。 
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// 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。 
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// 示例： 
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//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
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// 提示： 
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// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 10000 
// 0 <= value <= 10⁵ 
// 最多调用 2 * 10⁵ 次 get 和 put 
// 
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package leetcode.editor.cn;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class _146_LruCache {
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lruCache = new _146_LruCache().new LRUCache(2);
//        lruCache.put(1,1);
//        lruCache.put(2,2);
//        System.out.println(lruCache.get(1));
//        lruCache.put(3,3);
//        System.out.println(lruCache.get(2));
//        lruCache.put(4,4);
//        System.out.println(lruCache.get(1));
//        System.out.println(lruCache.get(3));
//        System.out.println(lruCache.get(4));
        lruCache.put(2,1);
        lruCache.put(1,1);
        lruCache.put(2,3);
        lruCache.put(4,1);
        System.out.println(lruCache.get(1));
        System.out.println(lruCache.get(2));
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class LRUCache {
        private class DLinkedNode {
            int key;
            int value;
            DLinkedNode pre;
            DLinkedNode next;

            public DLinkedNode(int key, int value, DLinkedNode pre, DLinkedNode next) {
                this.key = key;
                this.value = value;
                this.pre = pre;
                this.next = next;
            }
            public DLinkedNode(int key, int value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
            public DLinkedNode() {
            }
        }
        private HashMap<Integer, DLinkedNode> map;
        private int capacity;
        private DLinkedNode head;
        private DLinkedNode tail;

        public LRUCache(int capacity) {
            this.capacity = capacity;
            map = new HashMap<>();
            head = new DLinkedNode(-1, -1);
            tail = new DLinkedNode(-1, -1);
            head.next = tail;
            tail.pre = head;
        }

        public int get(int key) {
            if (map.containsKey(key)) {
                moveToHead(map.get(key));
                return map.get(key).value;
            } else {
                return -1;
            }
        }

        public void put(int key, int value) {
            if (map.containsKey(key)) {
                map.get(key).value = value;
                moveToHead(map.get(key));
            } else {
                DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value, head, head.next);
                head.next.pre = newNode;
                head.next = newNode;
                map.put(key, newNode);
                if (map.size() > capacity) {
                    map.remove(tail.pre.key);
                    tail.pre.pre.next = tail;
                    tail.pre = tail.pre.pre;
                }
            }
        }

        private void moveToHead(DLinkedNode node) {
            node.pre.next = node.next;
            node.next.pre = node.pre;
            head.next.pre = node;
            node.next = head.next;
            head.next = node;
            node.pre = head;
        }
    }

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}